Lessen voor een riskmanager |

Wat een risk manager kan leren van de presidentsverkiezingen

Lessen voor een riskmanager

Wordt het Trump of Clinton? In de krankzinnige en steeds weer verrassende race tussen de beide kandidaten is er eigenlijk nauwelijks iets zinnigs te zeggen over de uitslag. Toch? Of zijn de verkiezingen achter de schermen veel voorspelbaarder dan wij als buitenstaanders weten? En moeten we daarvan ook leren voor hoe we omgaan met risk management?

1000

Gerelateerde content

Wat een risk manager kan leren van de presidentsverkiezingen

Barack Obama Campagne 2012

Laten we teruggaan naar hoe Barack Obama de winst in 2012 naar zich toe wist te trekken. Veel aandacht ging ook toen weer uit naar de grote issues, de TV campagnes, de peilingen en de TV-debatten. Achter de schermen was een team van Obama echter met heel andere dingen bezig. Het uitgangspunt van dit team was dat het echte gevecht niet op TV wordt gevoerd maar op een individueel niveau. Wie in de zogeheten Swing states – de staten waarvan niet op voorhand al duidelijk is of ze Democratisch of Republikeinse zijn – zoveel mogelijk kiezers wist over te halen zou de winnaar worden. En dus was het zaak om geen energie stoppen in kiezers die zich toch niet meer laten beïnvloeden in hun keuze. In plaats daarvan richtten de vrijwilligers zich alleen maar op individuele kiezers die op grond van een data-analyse misschien alleen nog maar een zetje nodig hebben.

Het draait om Big Data

Alleen Obama maakte op deze wijze gebruik van data-analyse – op basis van data uit publieke bronnen - en dat leidde tot een duidelijk verschil in hoe vrijwilligers van tegenkandidaat Romney door de straten gingen en hoe de teams van Obama dat deden. De Romney mensen belden bij alle huizen in de straat aan terwijl de Obama mensen per straat maar bij een paar adressen aanbelden waarvan het algoritme had bepaald dat er waarschijnlijk nog wat te beïnvloeden viel. Obama wist daarmee zijn 2,2 miljoen vrijwilligers zo efficiënt mogelijk in te zetten en geen energie te verliezen aan kiezers die toch niet over te halen waren. Terwijl de media vooral berichtten over de grote debatten, incidenten en TV campagnes werd in de wijken het echte gevecht gevoerd. En gewonnen, zoals we inmiddels weten. We weten niet hoe Trump en Clinton dit doen. Waarschijnlijk zullen ze zich pas na afloop in de kaarten laten kijken over hun werkwijze. 

De belangrijkste les?

Er zit een interessante les in voor hoe we met risk management moeten omgaan. Ook hier geldt dat we geneigd zijn om de focus op de grote lijnen te leggen. Daar is op zich niks mis mee, maar het is ook belangrijk om scherp op het netvlies te krijgen welke factoren wel en niet beïnvloedbaar zijn. Wat kun je echt DOEN om risico’s te mitigeren en daarmee beter dan je concurrent te presteren? Energie stoppen in zaken die toch niet zijn te beïnvloeden is immers eigenlijk verspilde moeite, hoe belangrijk die zaken ook zijn. Precisiewerk zal dan ook vrijwel zeker steeds meer de wereld van risk management binnengaan, zeker nu de mogelijkheden om big data in te zetten zowel beter als goedkoper worden. Het doorrekenen van scenario's en het in kaart brengen van bijbehorende risico's kan steeds fijnmaziger. Door dat goed te doen hebben we niet alleen grove inzichten voor managers maar geven we hen tot op granulair niveau aan wat ze kunnen doen om te sturen op de gevolgen van bepaalde scenario's. Hoe dat er precies uitziet verschilt natuurlijk van geval tot geval. Ideeën? We gaan dit gesprek graag aan.

 

Auteur: Bart van Loon, Partner KPMG Internal Audit, Risk & Compliance

Neem contact met ons op

 

Offerteaanvraag (RFP)

 

Bevestig